변화 주기 스스로 조절하는 AI 반도체 소자 개발

한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 입력 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 특성을 조절하는 인공지능 반도체 소자를 개발했다. 새 소자인 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’는 예측 오류를 기존 고정형 AI 반도체의 최대 40분의 1 수준으로 낮춰 자율주행차와 로봇 등 차세대 AI 기기의 성능 개선 가능성을 제시했다.

PDM은 정보를 저장하는 기능과 반응 속도를 바꾸는 기능을 하나의 소자에 결합한 것이 특징이다. 실험에서 반응 속도를 약 5배 범위 안에서 조절했으며, 시계열 데이터 예측 과정에서는 고정된 속도로 작동하는 기존 소자보다 오류를 최대 40배 줄였다. 여러 PDM을 집적한 반도체도 소프트웨어 기반 AI와 비슷한 정확도를 유지하면서 더 적은 전력으로 동작했다.

현실에서 생성되는 정보는 종류에 따라 변화 주기가 서로 다르다. 심장 박동과 음성은 빠르게 달라지는 반면 날씨와 공장 설비 상태는 상대적으로 천천히 변한다. 기존 AI 반도체는 미리 정해진 하나의 반응 속도로 데이터를 처리해 변화 속도가 다른 정보를 동시에 다루는 데 한계가 있었다. 연구팀은 데이터 특성에 알맞은 속도로 소자가 작동하도록 설계해 이 문제를 보완했다.

새 소자는 전원이 꺼진 뒤에도 설정을 보존하는 비휘발성 특성을 지녔고, 기존 반도체 제조에 쓰이는 CMOS 공정과도 호환된다. 연구팀은 이런 특성이 대량 생산과 상용화 가능성을 높이고, 자율주행차·로봇·웨어러블 기기의 성능 향상과 전력 소모 절감에 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 연구 성과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 2026년 7월호에 게재됐다.